TensorFlow ရှိ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်သည် နည်းလမ်းများစွာဖြင့် Python ရှိ ပုံမှန်ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်များနှင့် ကွဲပြားသည်။ TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်ပြီး machine learning model များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များ အများအပြားကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow ၏ ပရင့်ထုတ်ပြန်ချက်တွင် အဓိကကွာခြားချက်တစ်ခုမှာ TensorFlow ၏ တွက်ချက်မှုဂရပ်နှင့် တင်းဆာများနှင့် အခြားဂရပ်နှင့်ပတ်သက်သော အရာဝတ္ထုများကို ပရင့်ထုတ်နိုင်မှုတွင် ပါဝင်သည်။
Python တွင်၊ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်သည် ကွန်ဆိုးလ်သို့ စာသား သို့မဟုတ် အခြားတန်ဖိုးများကို ထုတ်ရန်အသုံးပြုသည့် တပ်ဆင်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို အမှားရှာပြင်ခြင်းရည်ရွယ်ချက်များအတွက် သို့မဟုတ် ပရိုဂရမ်လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း အချက်အလက်ပြသရန် အဓိကအသုံးပြုသည်။ Python ရှိ print statement အတွက် syntax သည် ရိုးရှင်းပြီး argument အဖြစ် သင် print ထုတ်လိုသော object သို့မဟုတ် value ကို ရိုးရှင်းစွာ ကျော်ဖြတ်ပါသည်။
print(object)
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ TensorFlow တွင်၊ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်သည် TensorFlow API ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ပြီး TensorFlow ဂရပ်ကိုလုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း တင်းဆာများနှင့် အခြားဂရပ်ဆိုင်ရာအရာဝတ္ထုများ၏တန်ဖိုးများကို ပရင့်ထုတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ TensorFlow ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်သည် ဂရပ်ရှိ သတ်မှတ်ထားသောအချက်များတွင် တင်းဆာများ၏တန်ဖိုးများကို တွက်ချက်မှုဂရပ်ဖြင့် ချောမွေ့စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
TensorFlow တွင် ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်ကို အသုံးပြုရန်၊ သင်သည် `tf` မော်ဂျူးကို ထည့်သွင်းပြီး `tf.print()` လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်။ `tf.print()` လုပ်ဆောင်ချက်သည် တင်းဆာများ သို့မဟုတ် အခြားဂရပ်နှင့်ပတ်သက်သည့်အရာဝတ္ထုများ၏စာရင်းကို အကြောင်းပြချက်များအဖြစ်ယူကာ ဂရပ်ကိုလုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း ၎င်းတို့၏တန်ဖိုးများကို ပရင့်ထုတ်သည်။ ဤသည်မှာ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
ဤကုဒ်ကို သင်အသုံးပြုသောအခါ၊ TensorFlow သည် ဂရပ်ကို လုပ်ဆောင်ပြီး tensor `x` ၏တန်ဖိုးကို ကွန်ဆိုးလ်သို့ ပရင့်ထုတ်မည်ဖြစ်သည်။ အထွက်သည်-
10
TensorFlow ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်သည် တင်းဆာအများအပြား သို့မဟုတ် အခြားဂရပ်နှင့်ပတ်သက်သည့်အရာဝတ္ထုများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်းပုံနှိပ်ခြင်းကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ တင်းဆာများ သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထုများစာရင်းကို `tf.print()` လုပ်ဆောင်ချက်သို့ ပေးပို့နိုင်ပြီး၊ ၎င်းသည် စာရင်းတွင်ပေါ်လာသည့်အစီအစဥ်အတိုင်း ၎င်းတို့၏တန်ဖိုးများကို ပရင့်ထုတ်မည်ဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
python import tensorflow as tf # Define two tensors x = tf.constant(10) y = tf.constant(20) # Print the values of the tensors tf.print(x, y)
ဤကုဒ်၏ အထွက်သည်-
10 20
တင်းဆာများ၏ တန်ဖိုးများကို ပုံနှိပ်ခြင်းအပြင် TensorFlow ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်သည် Python ပရင့်ထုတ်ပြန်ချက်နှင့် ဆင်တူသော ဖော်မတ်ချခြင်းရွေးချယ်မှုများကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ `tf.print()` လုပ်ဆောင်ချက်၏ `output_stream` နှင့် `end` အကြောင်းပြချက်များကို အသုံးပြု၍ ပုံနှိပ်တန်ဖိုးများ၏ ဖော်မတ်ကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor with a custom format tf.print("The value of x is", x, output_stream=sys.stderr, end="!!!n")
ဤဥပမာတွင်၊ အထွက်အား စံထုတ်ပေးမည့်အစား စံအမှားစီးကြောင်း (`sys.stderr`) သို့ ရိုက်နှိပ်မည်ဖြစ်သည်။ ပုံနှိပ်ထားသော တန်ဖိုးများကို အာမေဋိတ်သုံးလုံးနှင့် မျဉ်းအသစ်အက္ခရာဖြင့် လိုက်နာပါမည်။
TensorFlow ရှိ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်သည် TensorFlow တွက်ချက်မှုဂရပ်နှင့် ပေါင်းစပ်ထားပြီး ဂရပ်ကိုလုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း tensorFlow နှင့် အခြားဂရပ်ဆိုင်ရာအရာဝတ္ထုများ၏ တန်ဖိုးများကို ပရင့်ထုတ်နိုင်ခြင်းဖြင့် Python ရှိ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်များနှင့် ကွဲပြားသည်။ ၎င်းသည် TensorFlow ဂရပ်ရှိ မတူညီသောအချက်များတွင် တင်းဆာများ၏တန်ဖိုးများကို အမှားရှာပြင်ခြင်းနှင့် စစ်ဆေးခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။